- الماسی، ا.، اربابپور بیدگلی، م.، فانی، ا. ح. (1397). برآورد تقاضای سفر جادهای با استفاده از روشهای رگرسیون و شبکه عصبی (مطالعه موردی: آزادراه قم- تهران). پژوهشنامه حملونقل، شماره 56، 353-337.
- بندرجیان.، ف. (1390). برآورد تقاضای سفر و ناوگان موردنیاز حملونقل ریلی حومهای تهران تاسال 1404. دهمین کنفرانس مهندسی حمل و نقل و ترافیک ایران، تهران.
- تیموری، ا.، حکیمی، ه. (1394). برآورد تقاضای سفر گردشگران ایرانی به ترکیه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، نشریه جغرافیا و برنامهریزی، سال 21، شماره 61، 145-127.
- تقینژاد، ی. (1397). ارزیابی عملکرد موجودی مبتنی بر پیشبینی تقاضا با استفاده از مدل شبکه عصبی MLP. مجله مدیریت توسعه و تحول. 160- 151.
- حبشی، ن.، و باورصاد، پ. (1393). برآورد و بهینه سازی ترافیک بارحملونقل جادهای بنادر استان خوزستان با استفاده از مدل برنامهریزی آرمانی، شانزدهمین همایش صنایع دریایی، بندرعباس.
- رستگار، م.، اجزاء شکوهی، م.، رهنما، م. ر. (1398). تحلیل فضایی تولید و جذب سفر کاربریهای آموزشی در کلانشهر مشهد. جغرافیا و آمایش شهری- منطقهای، سال 9، شماره 30، 178-157.
- رضائی، ن.، کمروویچ، س. ا. (1390). ارائه یک مدل تقاضای سفر با هدف شغل. پژوهشهای مدیریت در ایران، دوره 15، شماره 4، 127-127.
- سید علوی، ع.، پرهیزکار، ا.، رکنالدین افتخاری، ع.، قالیباف، م. ب.، پورموسی، م. (1389). مدلسازی مکانی تقاضای سفر مبتنی بر روشی جدید برای پیشبینی و کاهش ترافیک (منطقه شش تهران). نشریه مدرس علوم انسانی- برنامهریزی و آمایش فضا، دوره پانزدهم، شماره 4، 62-43.
- سلطانی، ع. (1393). مدلسازی برآورد تقاضای سفر با اتوبوسهای سریع السیر (BRT) شهر تبریز در محیط ArcGIS. نشریه فضای جغرافیایی، دوره 14، شماره 45. ص. 197- 197.
- عزتی، ا.، عاقلی، ح. (1384). برآورد کششهای تقاضای مسافر و بار در راهآهن جمهوری اسلامی ایران. فصلنامه حملونقل، شماره 3، 28-20.
- عرفانیان، ا.م.، حسینخواه، م.، علیجانپور، ا. (1392). مقدمهای بر روشهای رگرسیون چندمتغیره OLS و GWR در مدلسازی مکانی اثرات کاربری اراضی بر کیفیت آب. مجله ترویج و توسعه آبخیزداری، دوره 1، شماره 1، 45 – 33.
-غفاری، ع، عبداللینیا، م (1399). علم چگونه آینده را پیشبینی میکند. فصلنامه آموزش مهندسی ایران، دوره 22، شماره 86،20-1.
- گنجی زهرایی، ه. (1394). برآورد تقاضای سفر گردشگری با حملونقل عمومی با استفاده از سیستم معادلات تقاضای تقریباً ایدهال و دادههای مقطعی. فصلنامه جاده، دوره 23، شماره 85، 2292-287.
-Amita, J., Jain, S. S., Garg, P.K. (2016). Prediction of Bus Travel Time Using ANN: A Case Study in Delhi. Transportaion Research Procedia, V. 17. 263-272
-Anderson, J (2017). Using geographically weighted regression (GWR) to explore spatial variations in the relationship between public transport accessibility and car use. A case study in Lund and Malmu. Sweden. Phd thesis.
-Beaudin, J. Lawell, C. L. (2018). Effects of public transit supply on the demand for automobileb travel. Journal of Environmental Economics and Management, Vol. 88, 1-44.
-Bergwe, A. (2012). A travel demand model for rural area. A thesis submitted in partial fulfillment of the requirement for degree of Master, Bozeman, Montana.
-Blainey, S. Mulley. C. (2013). Using Geogrphically Weighted Regression to forecast rail demand in the Sydney region. Australasian Transport Research Forum 2013 proceeding.
-Chow, T., Ilram Shah, T, Y. Park, P., Fu, (2021). A GIS approach to the development of a segment-level derailment prediction model. Accident analysis and Prevention. Vol. 151. 1-15.
- Flyvbjerg, B, (2005). Measuring inaccuracy in travel demand forecasting: methodological considerations regarding ramp up and samling. Transportation research: Part A. Vol. 39, 522-530.
-Gelhausen, M. C., Bester, P, Wilken, D. (2018). A new direct model of long-term forecasting air passenger and air transport movement at German airports. Jouranal of Air transport maanagement. Vol.71. 140-152
-Guo, G, Zhang, T (2020). A residual spatio-temporal architecture for travel demand forecasting. Transportation research part C: Emerging technologies, Vol. 15, 115-125.
-Hughes, B. B (2019). International futures: Building and using global models. Academic Press (Elsevier Ltd).
-Jain, D, Tiwari, G (2016). How the present would have looked like? Impact of non-motorized transport and public transport infrastructure on travel behavior. Sustainable Cities and Society, Vol. 22, 1-10.
- Kakar, K. A. Parsad, C.S.R.K (2020). Impact of urban sprawl on travel demand for public transport, private transport and walking. Transportation research procedia, Vol. 48, 1881-1892.
-Kerkman, K., Martens, K., Meurs, H. (2018). Predicting travel flows with spatially explicit aggregate models on the benefits of including spatial dependence in travel demand modeling, Transportation Research Part A. 118(72), 68-88.
-Lee, D. Derrible, S. Camara Pereira, C. (2018). Comparison of four types of artificial neural network and a multinomial logit model for travel mode choice modeling. Journal of Transportation Research Record. Vol. 2672, Issue 49. 101-112.
-Liorca, C. Ji, J. Molloy, J, Moeckel, R. (2018). The usage of a location based big data and trip planning services for the estimation of a long-distance travel demand model. Predicting The Impacts Of A New High Speed Rail Corridor. Research in Transportation Economics, 72. 27-36.
-Luo, J. Zhou, D. Han, Zh. Tan, Y. (2021). Predicting travel demand of a docked bikesharing system based on LSGC-LSTM networks, Preparation of Papers for IEEE Access. 1-16.
-Menhaj. M., Kazemi, A., Shakouri, H., Mehregan, M., & Taghizadeh, M. (2010). Transport energy demand forecasting using neural networks: Case study Iran. Management. Research in Iran, Modares Human Sciences, 2 (66), 203- 220.
-Metroplitan Council (2012). Travel demand forecasting user guide, A Supplement to the Regional Transitway Guidelines.
-Mostafaeipour, A. Goli, A. Qolipour, M. (2018). Prediction of air travel demand using a hybird artificial neural network (ANN) with Bat and Firefly algorithms: a case study. The Journal of Supercomputing. Vol. 74, 5461-5484.
-Sedehi, M., Mehrabi, Y., Kazemnejad, A., & Hadaegh, F. (2010). Comparision of artificial neural network, logistic regression and discriminant analysis method in prediction of metabolic syndrome. Iranian Journal of Endocrinology and Metabolism, 11(6). 638-646.
-Srisaeng, P. Baxter, G. Wild, G (2015). Using an artificial neural network approach to forecast Australia domestic passenger air travel demand. World Review of Intermodal Transportation Research, Vol. 5, No. 3. 281-313.
-Shen, X. Zhou, Y. Jin, Sh (2020). Spatio temporal influence of land use and household properties on automobile travel demand. Transportation Research Part D: Transport and Environment. Vol. 84.
-Tang, J. Gao. F. Liuu, F. Zhang, W. Qi, Y. (2019). Understanding spatio-temporal characteristics of urban travel demand based on the combination of GWR and GLM. Sustainable Transport, 11(9). 1-15.
-Tsai, T. H. (2011). Neural network based temporal feature models for short-term railway -passenger demand forecasting. Expert Systems with Applications. 36(2), 3729-3736.
-VanWee, B. (2007). Large infrastructure projects: A review of the quality of demand forecasts and cost estimations. Environment Planing: B Plan. 34 (2), 611–625.
-Vasconcelos, V. S. Quevedo-Silva, F. Ravai, R (2021). Demand forecasting model based on artificial neural networks for passengger transporation projects. urbe. Revista Brasileira de Gestão Urbana, 1-14.
-Vollwock-Witte, N. (2018). New mobility opportunities in rural context. Western Transportation Institute Project.
-Vovsha, P. Petersen, E. Donnelly, R. (2002). Micosimulation in travel demand modeing, Lessons learned from the New York best practice model. Vol. 1805, Issue 1.
-Wang. J. (2021). Influencing factor analysis and demand forecasting of intercity online car- Hailing travel. Sustainable Transportation, 13 (13). 1-16.
-Zhang, X., Zheng, Y, Wang, Sh. (2019). A demand forecasting method based on Stochastic Frontier analysis and model average: An application in air travel demand forecasting. Journal of Systems Science and Complexity, Vol. 32, 615-633.